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Padrões alimentares estimados por técnicas multivariadas: uma revisão da literatura sobre os procedimentos adotados nas etapas analíticas

Resumo:

Objetivo:

Descrever as soluções adotadas nas múltiplas etapas de utilização das técnicas multivariadas para obtenção de padrão alimentar (PA) no que tange: ao objetivo dos estudos, à escolha do método de aferição do consumo alimentar, aos critérios de grupamento dos alimentos, à quantidade de grupos alimentares utilizada, ao número de PA extraído e aos critérios para nomenclatura.

Métodos:

Foram selecionadas publicações das bases MEDLINE e Lilacs tendo como descritores: "padrão alimentar" versus "análise fatorial"; "análise de componentes principais"; "análise de cluster " e "reduced regression rank ". A busca inicial resultou em 1.752 artigos, que após critérios de inclusão e exclusão somaram 189 publicações.

Resultados:

Foram relevantes entre os estudos os seguintes aspectos: a predominância da análise de componentes principais (ACP); a predominância no uso de 4 a 5 PAs nos estudos de associação com desfechos de saúde; o uso de 30 ou mais grupos de alimentos provenientes do Questionário de Frequência Alimentar (QFA); a predominância de estudos que associaram PAs com desfechos de saúde e fatores socioeconômicos; a heterogeneidade de critérios adotados ao longo das etapas analíticas das técnicas multivariadas.

Conclusão:

A heterogeneidade entre as publicações se concentra nos critérios de agrupamento dos alimentos, na nomenclatura e no número de padrões alimentares extraídos, que variou em função do número de grupos alimentares presentes nas análises. Entender, aplicar e explorar em sua totalidade as técnicas multivariadas tem se tornado necessário para melhorar a confiabilidade dos resultados e, consequentemente, aprimorar as relações com desfechos de saúde e fatores socioeconômicos.

Palavras-chave:
Análise de componente principal; Análise fatorial; Análise multivariada; Análise por conglomerados; Consumo de alimentos; Comportamento alimentar.

Abstract:

Objective:

To describe the solutions adopted in the multiple steps of the use of multivariate techniques to obtain a dietary pattern (DP) concerning: the objective of the studies, the selection of the method for measuring food intake, the criteria for grouping the foods, the number of food groups used, the number of DP obtained, and the nomenclature criteria.

Methods:

The articles were selected from MEDLINE and Lilacs scientific databases using the following keywords: "dietary patterns" versus "factor analysis"; "principal components analysis"; "cluster analysis" and "reduced regression rank." The initial search resulted in 1,752 articles. After inclusion and exclusion criteria, 189 publications were selected.

Results:

The following aspects were relevant among the studies: the prevalence of the principal component analysis (PCA); the prevalence of the use of 4 to 5 DPs in the studies of association with health outcomes; the use of 30 or more food groups from the food frequency questionnaire (FFQ); the prevalence of studies that associated DPs with health outcomes and socioeconomic factors; and the heterogeneity of criteria used throughout the analytical stages of the multivariate techniques.

Conclusion:

The heterogeneity between the publications concentrates on the criteria for food grouping, the nomenclature, and the number of dietary patterns calculated, which varied depending on the number of food groups present in these analyses. To understand, apply, and explore in full, the multivariate techniques has become necessary in order to improve the reliability of the results and, consequently, to improve the relationships with health outcomes and socioeconomic factors.

Keywords:
Principal component analysis; Factor analysis, statistical; Multivariate analysis; Cluster analysis; Food consumption; Feeding behavior.

INTRODUÇÃO

Técnicas de análises multivariadas são cada vez mais utilizadas para inferências sobre padrão alimentar (PA) em epidemiologia nutricional11. Hoffmann K, Schulze MB, Schienkiewitz A, Nöthlings U, Boeing H. Application of a new statistical method to derive dietary patterns in nutritional epidemiology. Am J Epidemiol 2004; 159(10): 935-44. 22. Hu FB. Dietary pattern analysis: a new direction in nutritional epidemiology. Curr Opin Lipidol 2002; 13(1): 3-9. 33. Van Dam RM. New approaches to the study of dietary patterns. Br J Nutr 2005; 93(5): 573-4.. O PA é biologicamente importante, pois sumariza a dieta total levando em consideração que os alimentos são consumidos em combinações complexas, ocorrendo interações e sinergias entre os constituintes da dieta, e que o equilíbrio entre os componentes da alimentação de proteção e risco podem ser importantes na determinação de associações entre dieta e doenças44. Newby PK, Tucker KL. Empirically derived eating patterns using factor or cluster analysis: A Review. Nutr Rev 2004; 62(5): 177-203.

Epidemiologicamente, a expressão da alimentação como PA amplia a visão sobre o consumo alimentar da população por:

  • permitir a identificação de tendências e a caracterização de grupos com semelhantes comportamentos alimentares22. Hu FB. Dietary pattern analysis: a new direction in nutritional epidemiology. Curr Opin Lipidol 2002; 13(1): 3-9.;

  • identificar a introdução de novos hábitos alimentares55. Tucker KL. Dietary patterns, approaches, and multicultural perspective. Appl Physiol Nutr Metab Physiol Appliquée Nutr Métabolisme 2010; 35(2): 211-8.;

  • reconhecer os aspectos culturais da alimentação e a diversidade alimentar nas diferentes regiões geográficas55. Tucker KL. Dietary patterns, approaches, and multicultural perspective. Appl Physiol Nutr Metab Physiol Appliquée Nutr Métabolisme 2010; 35(2): 211-8.;

  • entender as relações específicas entre PAs característicos e o perfil de morbimortalidade na população66. Kant AK. Dietary patterns and health outcomes. J Am Diet Assoc. 2004;104(4):615-35. 77. Michels KB, Schulze MB. Can dietary patterns help us detect diet? Disease associations? Nutr Res Rev 2005; 18(2): 241-8.;

  • permitir o desenvolvimento de diretrizes alimentares para populações adotando como referência os alimentos, e não somente os nutrientes66. Kant AK. Dietary patterns and health outcomes. J Am Diet Assoc. 2004;104(4):615-35. 88. Katz DL, Meller S. Can we say what diet is best for health? Annu Rev Public Health 2014; 35: 83-103..

Em diversos estudos o PA nomeado como western , unhealthy ou processed se caracteriza por apresentar alimentos como refrigerantes, doces e alimentos processados e tem sido associado com pior qualidade de vida das populações em diversas culturas. Por outro lado, os PA nomeados como healthy , traditional , mediterranean e prudent se caracterizam pela presença de cereais, frutas, hortaliças e produtos típicos de cada cultura e tem sido associado com melhor qualidade de vida88. Katz DL, Meller S. Can we say what diet is best for health? Annu Rev Public Health 2014; 35: 83-103. 99. Liese AD, Weis KE, Schulz M, Tooze JA. Food intake patterns associated with incident type 2 diabetes. Diabetes Care 2009; 32(2): 263-8. 1010. Berg CM, Lappas G, Strandhagen E, Wolk A, Torén K, Rosengren A, et al. Food patterns and cardiovascular disease risk factors: the Swedish INTERGENE research program. Am J Clin Nutr 2008; 88(2): 289-97. 1111. Esmaillzadeh A, Azadbakht L. Major dietary patterns in relation to general obesity and central adiposity among Iranian women. J Nutr 2008; 138(2): 358-63. 1212. Uglem S, Stea TH, Frølich W, Wandel M. Body weight, weight perceptions and food intake patterns. A cross-sectional study among male recruits in the Norwegian National Guard. BMC Public Health 2011; 11: 343. 1313. Yannakoulia M, Ntalla I, Papoutsakis C, Farmaki AE, Dedoussis GV. Consumption of vegetables, cooked meals, and eating dinner is negatively associated with overweight status in children. J Pediatr 2010; 157(5): 815-20. 1414. Panagiotakos D, Pitsavos C, Chrysohoou C, Palliou K, Lentzas I, Skoumas I, et al. Dietary patterns and 5-year incidence of cardiovascular disease: a multivariate analysis of the ATTICA study. Nutr Metab Cardiovasc Dis NMCD 2009; 19(4): 253-63. 1515. Fung TT, Willett WC, Stampfer MJ, Manson JAE, Hu FB. Dietary patterns and the risk of coronary heart disease in women. Arch Intern Med 2001; 161(15): 1857. 1616. Demetriou CA, Hadjisavvas A, Loizidou MA, Loucaides G, Neophytou I, Sieri S, et al. The mediterranean dietary pattern and breast cancer risk in Greek-Cypriot women: a case-control study. BMC Cancer 2012; 12: 113. 1717. Sichieri R. Dietary patterns and their associations with obesity in the Brazilian city of Rio de Janeiro. Obesity 2002; 10(1): 42-8..

Quatro técnicas multivariadas são utilizadas com frequência na identificação de um PA: análise de componentes principais (ACP), análise fatorial (AF), reduced regression rank (RRR) e análise de cluster1818. Moeller SM, Reedy J, Millen AE, Dixon LB, Newby PK, Tucker KL, et al. Dietary patterns: challenges and opportunities in dietary patterns research an Experimental Biology workshop, April 1, 2006. J Am Diet Assoc 2007; 107(7): 1233-9.. Na ACP e na AF, a estrutura das relações é estabelecida entre as variáveis originais que são expressas em variáveis latentes, as quais sintetizam o espectro da variância alimentar da população1919. Hair JF Jr, Black WC, Babin BJ. Multivariate Data Analysis. 7th ed. Paperback; 2009. ISBN-10: 0138132631. A estimativa do PA a partir de ACP e AF parte do princípio de redução da dimensionalidade do número de alimentos ou grupos de alimentos consumidos habitualmente por uma população, dados coletados por Questionário de Frequência Alimentar (QFA), recordatório alimentar de 24 horas (R24h) ou registros alimentares1919. Hair JF Jr, Black WC, Babin BJ. Multivariate Data Analysis. 7th ed. Paperback; 2009. ISBN-10: 0138132631. Na análise de cluster ,aestrutura das relações analisadas ocorre entre indivíduos, identificando grupos de pessoas mutuamente exclusivos (clusters ) conforme o consumo alimentar2020. Wirfält AE, Jeffery RW. Using cluster analysis to examine dietary patterns: nutrient intakes, gender, and weight status differ across food pattern clusters. J Am Diet Assoc 1997; 97(3): 272-9. 2121. Akin JS, Guilkey DK, Popkin BM, Fanelli MT. Cluster analysis of food consumption patterns of older Americans. J Am Diet Assoc 1986; 86(5): 616.. A técnica RRR analisa simultaneamente múltiplos desfechos de saúde como função do consumo de alimentos para compor os padrões alimentares33. Van Dam RM. New approaches to the study of dietary patterns. Br J Nutr 2005; 93(5): 573-4..

A estimativa de um PA por técnicas multivariadas é um procedimento complexo e que envolve múltiplas etapas2222. Costello AB, Osborne J. Best practices in exploratory factor analysis: four recommendations for getting the most from your analysis. Practical Assessment, Research & Evaluation 2014; 10(7): 9.: o método de aferição do consumo alimentar, os critérios e as referências na formação dos grupos alimentares, o tipo de análise multivariada mais adequado ao conjunto de dados e aos objetivos da investigação, o número de PA extraído para representar a máxima variância explicada pelo conjunto inicial de dados, os critérios para extração do PA (eigenvalue > 1, scree plot , entre outros), o grau de correlação entre os grupos alimentares e o PA, o tipo de rotação (ortogonal, oblíqua)2323. Castro MA de, Baltar VT, Selem SS de C, Marchioni DML, Fisberg RM, Castro MA de, et al. Padrões alimentares empiricamente derivados: interpretabilidade e validade de construto segundo diferentes métodos de rotação fatorial. Cad Saúde Pública 2015; 31(2): 298-310. e a forma de caracterizar o PA (nomenclatura)44. Newby PK, Tucker KL. Empirically derived eating patterns using factor or cluster analysis: A Review. Nutr Rev 2004; 62(5): 177-203. Tais decisões, não harmônicas na maioria dos estudos, limitam a compreensão dos padrões, bem como dificultam sua generalização ou extrapolação para outros contextos2424. Martínez ME, Marshall JR, Sechrest L. The Arbitrary Nature Of The Factor Analytical Process. Am J Epidemiol 1998; 148(1): 17-9. O aumento de produção científica sobre PA demanda revisões da literatura estruturadas segundo aspectos conceituais e operacionais, as quais poderão contribuir para a padronização das múltiplas etapas, de maneira que propiciem ampla comparabilidade entre os estudos. Sendo assim, esta revisão teve como objetivo descrever as soluções adotadas nas múltiplas etapas de utilização das técnicas multivariadas para obtenção de PA no que tange: ao objetivo dos estudos, à escolha do método de aferição do consumo alimentar, aos critérios de grupamento dos alimentos, à quantidade de grupos alimentares utilizada, ao número de PA extraído e aos critérios para nomenclatura.

MÉTODOS

CRITÉRIO DE BUSCA E SELEÇÃO DOS ARTIGOS

A revisão da literatura teve como pergunta norteadora: como os autores organizam os procedimentos utilizados na análise multivariada para estimar o PA?

Para esta revisão, foram escolhidas quatro técnicas multivariadas: ACP, AF, RRRe cluster . Foram selecionados artigos científicos das bases de dados indexadas MEDLINE e Lilacs usando os seguintes descritores: "principal component analysis " AND "dietary pattern "; "principal component analysis " AND "food pattern "; "principal component analysis " AND "eating pattern "; "factor analysis " AND "dietary pattern "; "factor analysis " AND "food pattern "; "factor analysis " AND "eating pattern "; "RRR" AND "dietary pattern "; "RRR" AND "food pattern "; "RRR" AND "eating pattern "; "cluster " AND "dietary pattern "; "cluster " AND "food pattern "; "cluster " AND "eating pattern ". Os descritores foram selecionados na base de dados Descritores em Ciências da Saúde (DeCS: http://decs.bvs.br/).

CRITÉRIOS DE INCLUSÃO E EXCLUSÃO DE ARTIGOS

Os critérios de inclusão foram: idiomas português, inglês ou espanhol; período: 1980 a 2012; seres humanos como público-alvo; artigos originais com o objetivo de descrever o PA e/ou associá-lo com desfechos de saúde ou fatores socioeconômicos.

Os critérios de exclusão foram: publicações que extraíram PA por outras técnicas estatísticas; publicações objetivando discutir aspectos metodológicos das técnicas multivariadas; publicações que mesclavam padrões comportamentais (atividade física, sedentarismo, fumo) com PA; artigos duplicados (mesmo artigo em dois idiomas distintos ou mesmo artigo selecionado a partir de descritores diferentes); revisões sistemáticas e não sistemáticas, meta-análise, ensaios clínicos e comparação entre técnicas multivariadas; publicações sem informações suficientes sobre os aspectos abordados nesta revisão; publicações não localizadas na íntegra. Esses critérios de exclusão visavam focalizar o trabalho em estudos originais que utilizassem técnicas multivariadas na análise dos dados.

Após a primeira triagem, as publicações selecionadas foram analisadas por quatro pesquisadores, sendo que cada um era responsável por apenas um tipo de técnica multivariada (ACP, AF, RRR e cluster ). Em seguida, duas pesquisadoras reavaliaram todas as publicações comparando e selecionando cada uma de acordo com os critérios preestabelecidos. A reavaliação obedeceu esta sequência: título, resumo, texto na íntegra, seleção da bibliografia e citação dos autores, em que não foram gerados novos resultados de publicações complementares.

INFORMAÇÕES COLETADAS NAS PUBLICAÇÕES

Das 189 publicações foram extraídos os seguintes aspectos: o período de produção das publicações (organizadas decenalmente); o continente de origem (classificado em: América do Norte, América do Sul, Europa, África, Ásia, Oceania); o objetivo principal (descrever PA e/ou associar PA com desfechos de saúde e fatores socioeconômicos); os desfechos de saúde (diabetes mellitus , obesidade, doenças cardiovasculares (DCV), câncer, outros); o método de coleta de dados do consumo alimentar (QFA, R24h e registro alimentar); os critérios de formação de grupos alimentares (classificados em: provenientes do QFA, agências oficiais/recomendações dietéticas/estudos prévios, composição nutricional, uso culinário/modo de consumo, múltiplos); a quantidade de grupos alimentares incluídos nas análises (classificada em: 10 a 19; 20 a 29; 30 a 39; ≥ 40 grupos alimentares/alimentos); o número de PA extraído (classificado em: < 4, 4 a 5; 6 a 7; > 7 PA ou clusters , quando se tratava da análise de cluster ); nomenclatura do PA (rótulos qualitativos, baseados nos nomes dos alimentos, composição nutricional, múltiplos).

RESULTADOS

Das 189 publicações analisadas, 56% (n = 105) referiram a técnica ACP na obtenção do PA. Do total de publicações, 42% (n = 79) foram realizadas em países europeus, 26% (n = 49), em países da América do Norte, 32%, em países asiáticos, países da América do Sul, países africanos e países da Oceania. Em relação ao objetivo principal dos artigos, 78% (n = 147) descreveram e associaram o PA com desfechos de saúde, os demais apenas realizaram estudo descritivo/exploratório do PA e ou associaram PA com fatores socioeconômicos (Figura 1).

Figura 1:
Quadro descritivo do processo de seleção dos artigos incluídos no estudo.

As publicações encontradas no período de 2002 a 2012 representaram 94% do total das publicações. Essas informações mostram um crescimento de 15,7 vezes no número de publicações, quando comparado ao período de 1980 a 2001. O crescimento do uso das análises multivariadas em publicações de epidemiologia nutricional foi semelhante nos cinco continentes (Figura 2).

Figura 2:
Evolução das publicações envolvendo análise multivariada para formação de padrões alimentares em epidemiologia nutricional no período de 1980 a 2012.

Na Tabela 1 estão sumarizadas as principais características extraídas das publicações e sua respectiva referência na lista de referências do texto. Dentre os 147 artigos que descreveram e associaram o PA com desfechos de saúde, 64% (n = 94) utilizaram doenças crônicas não transmissíveis (DCNT) como desfecho, das quais 28% obesidade (n = 26), 27% DCV (n = 25), 29% câncer (n = 27) e 17% diabetes mellitus (n = 16) (Figura 1). Das 147 publicações que descreveram e associaram o PA com desfechos de saúde, houve a predominância na escolha da técnica de ACP em 55% dos casos (n = 81).

Tabela 1:
Classificação dos artigos identificados na revisão de acordo com as principais características analisadas e segundo tipo de análise multivariada: análise fatorial, análise de componentes principais, cluster e reduced regression rank.

Do total de artigos analisados, 81% (n = 154) utilizaram o QFA como método de coleta de dados sobre o consumo alimentar. Em relação aos critérios utilizados para agrupar os alimentos provenientes da coleta de dados de consumo alimentar (etapa antes da entrada de dados nas técnicas multivariadas), 22% (n = 42) utilizaram grupos preexistentes provenientes do QFA, 14% (n = 26) adotaram como critério a composição nutricional, 26% (n = 46) não apresentaram nenhuma informação a respeito do critério utilizado e 38% (n = 75) relataram: agências oficiais/recomendações dietéticas, uso culinário/modo de consumo e critérios múltiplos. A respeito do total de grupos de alimentos incluídos nas análises, 70% (n = 132) relataram trabalhar com 30 ou mais grupos alimentares (Tabela 1).

Nas técnicas em que ocorre múltipla atribuição de componentes por indivíduo (ACP, AF e RRR), a extração de até 4 componentes foi predominante e alcançou 59% (n = 62) do total de artigos que abordaram essas técnicas. Na análise de cluster , quando há atribuição única de componente por indivíduo, a extração de 4 até 7 componentes por análise alcançou 73% dos artigos analisados (Figura 3).

Figura 3:
Número de padrões alimentares estimados segundo a técnica multivariada empregada: análise de componentes principais, análise fatorial, cluster e reduced regression rank no período de 1980 a 2012.

Na nomenclatura do PA, a categoria rótulos qualitativos (por exemplo: traditional , healthy , western ) foi utilizada em 44% dos estudos (n = 84); a categoria nome dos alimentos (por exemplo: frutas, carnes, cereais, pães, legumes, hortaliças), em 31% (n = 59); as categorias composição nutricional (por exemplo: fibras, gordura trans, ácidos graxos, vitaminas) ou critérios múltiplos foram utilizadas em 24% dos estudos (n = 46) (Tabela 1).

DISCUSSÃO

No período entre 1980 e a primeira metade dos anos 1990, a frequência dos estudos sobre PA se manteve relativamente baixa, ainda que com publicações de boa qualidade. Em 1998, Slattery et al.207207. Wirfält AK, Jeffery RW. Using cluster analysis to examine dietary patterns: nutrient intakes, gender, and weight status differ across food pattern clusters. J Am Diet Assoc 1997; 97(3): 272-9. introduziram a AF para obtenção de PA e sua associação com câncer de cólon, lançando a provocativa questão: "podem os padrões alimentares caracterizarem o risco dieta versus doença melhor do que nutrientes e alimentos isolados?"

A abrangência do uso das análises multivariadas permite dar resposta parcial a esse questionamento, dado que a descrição de padrões alimentares e sua relação com desfechos de saúde se intensifica a partir da década de 2000. Essa expansão se dá em paralelo com a evolução do perfil epidemiológico, no qual a frequência das doenças multicausais relacionadas à alimentação tem participação cada vez mais relevante em epidemiologia nutricional. A revisão realizada por Hu22. Hu FB. Dietary pattern analysis: a new direction in nutritional epidemiology. Curr Opin Lipidol 2002; 13(1): 3-9. contribuiu para difundir e incentivar o uso da análise do PA por técnicas multivariadas como uma abordagem alternativa e complementar no estudo de associação entre dieta e DCNT.

Do conhecimento dos autores, esta é a primeira revisão que abordou como os autores organizaram os procedimentos utilizados na análise multivariada para estimar o PA. Os principais achados desta revisão foram: uso predominante de ACP e AF; uso de 4 a 5 fatores quando associaram PA com desfechos de saúde; uso de 30 ou mais grupos alimentares provenientes do QFA; predominância de estudos de associação entre PA versus desfechos de saúde ou fatores socioeconômicos; heterogeneidade dos critérios adotados ao longo dessas etapas.

A ACP e a AF são técnicas multivariadas distintas quanto à exploração da variabilidade e ao fundamento do estimador; não obstante, são usualmente citadas sem respeitar as diferenças metodológicas que as distinguem208208. Van den Bree MB, Eaves LJ, Dwyer JT. Genetic and environmental influences on eating patterns of twins aged >/=50 y. Am J Clin Nutr 1999; 70(4): 456-65.. Devido à natureza determinística da ACP, os padrões alimentares estimados representam o espectro do comportamento alimentar de uma dada população. Tal estimativa se baseia na premissa de que os instrumentos e o processo de coleta de dados devem apresentar erro randômico e de pequena magnitude22. Hu FB. Dietary pattern analysis: a new direction in nutritional epidemiology. Curr Opin Lipidol 2002; 13(1): 3-9.. A natureza probabilística da AF, por sua vez, permite o tratamento analítico do erro embutido no levantamento dos dados, um aspecto relevante quando se recorre a inquéritos alimentares para traduzir o comportamento alimentar de populações209209. Knol LL, Haughton B, Fitzhugh EC. Dietary patterns of young, low-income US children. J Am Diet Assoc 2005; 105(11): 1765-73.. A RRR traz a particularidade de permitir que a seleção do PA se dê diretamente a partir da maximização da associação entre as variáveis alimentares e os marcadores do desfecho de interesse206206. Villegas R, Xiang YB, Cai H, Elasy T, Cai Q, Zhang X, et al. Lifestyle determinants of C-reactive protein in middle-aged, urban Chinese men. Nutr Metab Cardiovasc Dis 2012; 22(3): 223-30. 210210. Sofianou A, Fung TT, Tucker KL. Differences in diet pattern adherence by nativity and duration of US residence in the Mexican-American population. J Am Diet Assoc 2011; 111(10): 1563-9.e2.. A análise de cluster se distingue metodologicamente das demais por ter como objetivo agrupar os sujeitos em clusters hierarquizados segundo o nível de dissimilaridade entre os componentes das dietas dos indivíduos211211. Schwerin HS, Stanton JL, Riley AM, Schaefer AE, Leveille GA, Elliott JG, et al. Food eating patterns and health: a reexamination of the Ten-State and HANES I surveys. Am J Clin Nutr 1981; 34(4): 568-80..

A escolha dos mesmos grupos alimentares encontrados no QFA predominou nas publicações levantadas. Tal seleção aumenta a consistência interna das análises, uma vez que utiliza dados de instrumentos previamente validados cujos grupos de alimentos foram formados em função do desfecho que se deseja estudar. Nos estudos em que foram utilizados R24h ou registros alimentares, os critérios predominantes para a formação de grupos alimentares foram: composição nutricional, grupos previamente classificados por agências oficiais, recomendações nutricionais governamentais e alimentos extraídos de inquéritos nacionais.

O desenho analítico e o número de variáveis selecionadas envolvem subjetividade e arbitrariedade do pesquisador e torna as análises multivariadas de difícil reprodutibilidade, com prejuízo para a comparabilidade entre estudos. A inclusão de um número grande de variáveis não correlacionadas pode ter um efeito errôneo na determinação da variância explicada por aquele PA, enquanto a eliminação de variáveis a fim de simplificar a estrutura fatorial pode levar a conclusões equivocadas2424. Martínez ME, Marshall JR, Sechrest L. The Arbitrary Nature Of The Factor Analytical Process. Am J Epidemiol 1998; 148(1): 17-9. Nas publicações estudadas, foi verificada a utilização de 30 ou mais grupos de alimentos, provavelmente em função de 76% dos artigos avaliarem o consumo alimentar por meio de QFA, os quais, na maioria das vezes, possuem um grande número de itens alimentares e/ou grupos, permitindo posteriormente, na análise multivariada, maior precisão e exatidão do PA obtido212212. Perrin AE, Dallongeville J, Ducimetière P, Ruidavets JB, Schlienger JL, Arveiler D, et al. Interactions between traditional regional determinants and socio-economic status on dietary patterns in a sample of French men. Br J Nutr 2005; 93(1): 109-14..

O número de grupos de alimentos incluídos nas técnicas multivariadas interfere fortemente na proporção da variância explicada pelos fatores e no número de fatores a serem retidos, principalmente pelo critério da raiz latente (eigenvalue ). Quanto maior for a variância explicada, melhor será a compreensão da diversidade e da complexidade da alimentação da população estudada1919. Hair JF Jr, Black WC, Babin BJ. Multivariate Data Analysis. 7th ed. Paperback; 2009. ISBN-10: 0138132631.

Na presente revisão, os estudos que associaram PA com DCV e câncer utilizaram menos do que quatro PAs para explicar possíveis relações de risco ou proteção, já os que associaram obesidade com PA utilizaram de quatro a cinco fatores. Estudos realizados por Schulze et al.213213. Mishra GD, McNaughton SA, Bramwell GD, Wadsworth MEJ. Longitudinal changes in dietary patterns during adult life. Br J Nutr 2006; 96(4): 735-44. e Brennan et al.214214. Cucó G, Fernández-Ballart J, Sala J, Viladrich C, Iranzo R, Vila J, et al. Dietary patterns and associated lifestyles in preconception, pregnancy and postpartum. Eur J Clin Nutr 2006; 60(3): 364-71. verificaram que a utilização de até três fatores permite fazer boas associações com desfechos de saúde. Na análise de cluster , Newby e Tucker44. Newby PK, Tucker KL. Empirically derived eating patterns using factor or cluster analysis: A Review. Nutr Rev 2004; 62(5): 177-203 encontraram boas associações com DCNT na presença de dois a oito clusters , fato também observado nesta revisão. O número de PAs obtidos está atrelado à porcentagem de variância explicada por eles, sendo que o desejado é explicar a maior variância do conjunto inicial dos dados com um número mínimo de fatores ou clusters215215. Pryer JA, Nichols R, Elliott P, Thakrar B, Brunner E, Marmot M. Dietary patterns among a national random sample of British adults. J Epidemiol Community Health 2001; 55(1): 29-37..

Para os estudos que designaram rótulo qualitativo ao PA, verifica-se uma base empírica no sentido de encontrar um significado nas informações científicas disponíveis. Sendo assim, foi possível encontrar semelhança no tipo de alimento que compôs esses padrões. Padrões nomeados como "traditional " continham preparações mais prevalentes da dieta do país onde o estudo foi realizado. Os rotulados como "healthy pattern " e "prudent pattern " continham hortaliças, frutas, cereais integrais, peixe, laticínios desnatados, frango, soja e derivados. O rótulo "mediterranean pattern " se caracterizou por agrupar massas, arroz, peixe, legumes, óleos vegetais, leite desnatado, saladas, frutas, vinho, pepino, enquanto o "western pattern " se caracterizou por refrigerantes, pizza, hambúrguer, carnes processadas, bebidas açucaradas, leite integral, alimentos pré-cozidos, grãos refinados, bacon, presunto.

Nesta revisão da literatura, deve-se ter em conta algumas limitações. A primeira delas decorre pelo fato de a seleção dos artigos ter sido realizada em duas bases de dados: MEDLINE e Lilacs. O fato de essas duas bases de dados compilarem vasta quantidade de artigos científicos indexados e de boa qualidade tenderia a reduzir o possível efeito causado pela restrição no número de bases consultadas. A segunda delas foi a seleção de três idiomas (inglês, português e espanhol) para o processo de busca, o que também pode ter reduzido o número de publicações encontradas. No entanto, os autores realizaram um levantamento nessas duas bases utilizando os mesmos descritores do estudo, sem restrição do idioma, e foi verificado que a perda de publicações devido ao idioma não ultrapassaria 5%. A terceira delas se relaciona ao fato de que, mesmo construída de forma ampla, a pergunta inicial não abordou aspectos tipicamente operacionais na construção de PA, como, por exemplo: tipos de rotação, métodos utilizados na extração de PA, variável qualitativa ou quantitativa, tamanho amostral, entre outros.

O uso de técnicas multivariadas tem avançado na última década, ressaltando a importância da padronização das informações publicadas. Nesta revisão, foram verificados casos em que o PA foi caracterizado e interpretado segundo os nutrientes mais prevalentes entre os grupos de alimentos que o compõem4343. Mizoue T, Yamaji T, Tabata S, Yamaguchi K, Ogawa S, Mineshita M, et al. Dietary patterns and glucose tolerance abnormalities in Japanese men. J Nutr 2006; 136(5): 1352-8. 6060. Uusitalo U, Arkkola T, Ovaskainen ML, Kronberg-Kippilä C, Kenward MG, Veijola R, et al. Unhealthy dietary patterns are associated with weight gain during pregnancy among Finnish women. Public Health Nutr 2009; 12(12): 2392-9. 107107. Schulz M, Hoffmann K, Weikert C, Nöthlings U, Schulze MB, Boeing H. Identification of a dietary pattern characterized by high-fat food choices associated with increased risk of breast cancer: the European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition (EPIC)-Potsdam Study. Br J Nutr 2008; 100(5): 942-6. 153153. Gu Y, Nieves JW, Stern Y, Luchsinger JA, Scarmeas N. Food combination and Alzheimer disease risk: a protective diet. Arch Neurol 2010; 67(6): 699-706. 216216. Perrin AE, Dallongeville J, Ducimetière P, Ruidavets JB, Schlienger JL, Arveiler D, et al. Interactions between traditional regional determinants and socio-economic status on dietary patterns in a sample of French men. Br J Nutr 2005; 93(1): 109-14.. Essa forma de interpretação focada em um único nutriente ou conjunto de nutrientes descaracteriza o PA, na medida em que deixa de avaliar a complexidade da dieta expressa pela combinação de alimentos. Uma evidência favorável ao uso integral do PA e sua interpretação baseada nos alimentos que o compõem e contrária à tradição de selecionar nutrientes mais associados ao desfecho é a tendência de a variância explicada pelos padrões aumentar à medida que se reduz o detalhamento da informação alimentar215215. Pryer JA, Nichols R, Elliott P, Thakrar B, Brunner E, Marmot M. Dietary patterns among a national random sample of British adults. J Epidemiol Community Health 2001; 55(1): 29-37..

CONCLUSÃO

O uso das técnicas multivariadas em epidemiologia nutricional aumentou nas últimas décadas principalmente em função da necessidade de aprender e representar o consumo alimentar na sua forma complexa, levando em conta a interação entre os nutrientes presentes nos alimentos. Verificou-se, entre as publicações, a predominância das técnicas cuja estrutura de relações é baseada em variáveis (ACP e AF), e não em indivíduos (cluster ). Nesta revisão, a heterogeneidade dos estudos se concentrou principalmente no critério de agrupamento dos alimentos precedentes à realização das técnicas multivariadas e no critério para nomear os PAs extraídos. O agrupamento dos alimentos incide diretamente no número de padrões extraídos, assim como na interpretação e na elucidação da associação do PA com desfechos de saúde. Entender, aplicar e explorar em sua totalidade as técnicas multivariadas tem se tornado necessário para melhorar a confiabilidade dos estudos analíticos sobre PA e, consequentemente, aprimorar as relações com desfechos de saúde e fatores socioeconômicos.

AGRADECIMENTOS

Agradecemos à Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), por conceder bolsa de estudos para C.A.B. para o andamento de seu doutorado. Agradecemos também o apoio fornecido pela Dra. Patrícia Hinning na sistematização e organização dos dados.

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  • Fonte de financiamento: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).

Datas de Publicação

  • Publicação nesta coleção
    Out-Dec 2015

Histórico

  • Recebido
    10 Fev 2015
  • Aceito
    14 Maio 2015
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